如果我使用裁剪对象或全帧来训练级联分类器，有啥区别吗？

Posted 2023-03-13

【中文标题】如果我使用裁剪对象或全帧来训练级联分类器，有啥区别吗？

【英文标题】：Is there any difference if I use cropped objects or full frames for training a cascade classifier?如果我使用裁剪对象或全帧来训练级联分类器，有什么区别吗？

【发布时间】：2019-09-08 20:09:54

【问题描述】：

我可以使用从全帧裁剪的对象作为级联分类器（LBP 或 HAAR）的训练数据集吗？

我知道在重新训练神经网络（Tensorflow、YOLO 等）时必须使用带注释的全帧

但是级联分类器需要它吗？或者裁剪后的图片可以吗？

看来我可以做到，因为我们有正面和负面的形象

所以从正面图像中裁剪对象应该是可以的

例如

或

【参考方案1】：

我可以使用从全帧裁剪的对象作为级联分类器（LBP 或 HAAR）的训练数据集这个问题的答案是肯定的。这取决于您的模型架构、目标和系统兼容性。对于训练，我们通常从整个图像中裁剪目标对象并输入模型。

您这个问题的答案我知道在重新训练神经网络（Tensorflow、YOLO 等）时，我必须使用带注释的全帧，这取决于。你的投资回报率是多少？您可以根据您的架构调整 ROI 的大小，或者您可以从 ROI 中裁剪目标对象。这完全取决于您。

但是级联分类器需要它吗？或者裁剪的图像还可以吗？-答案都可以。根据您的模型架构、训练时间、系统配置和明显的训练性能进行选择。

【讨论】：

你能举一个例子，说明你将如何根据他的图像和对象配置你的 ROI 大小吗？